将Pandas Group By展开到多个列

Pandas是一个强大的数据分析工具，而Group By是Pandas中的一个重要功能，用于按照指定的列或多个列对数据进行分组和聚合操作。

将Pandas Group By展开到多个列意味着我们可以同时按照多个列对数据进行分组和聚合操作。这样可以更细粒度地对数据进行分析，得到更全面的结果。

在Pandas中，可以通过在groupby()函数中传入多个列名来实现多列分组。例如，假设我们有一个包含"Country"、"City"和"Year"三列的数据集，我们想要按照"Country"和"City"两列进行分组，可以使用以下代码：

grouped = df.groupby(['Country', 'City'])

上述代码将返回一个GroupBy对象，可以对其应用各种聚合函数，如sum()、mean()、count()等，以获取分组后的统计结果。例如，我们可以计算每个国家和城市的平均年份：

result = grouped['Year'].mean()

除了单个聚合函数，还可以同时应用多个聚合函数，以获取更多的统计信息。可以使用agg()函数，并传入一个字典，其中键是要应用的聚合函数，值是要聚合的列名。例如，我们可以计算每个国家和城市的总年份和平均年份：

result = grouped['Year'].agg({'Total': 'sum', 'Average': 'mean'})

Pandas Group By的应用场景非常广泛，特别适用于数据分析和统计。例如，在金融领域，可以使用Group By对股票数据按照不同的行业、地区进行分组，计算每个分组的平均收益率；在销售领域，可以按照不同的产品类别、销售区域进行分组，计算每个分组的销售额和销售量等。

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